Use Case

Rolling Forecast für Erlöse, Kosten, Liquidität und Budgetabweichungen

Aus rückblickendem Finanzreporting eine laufende Management-Steuerung entwickeln – mit früher Sicht auf Erlös-, Kosten-, Cash- und Budgetrisiken.

Wenn Monatsberichte zeigen, was bereits passiert ist

Krankenhäuser, Klinikverbünde und MVZ arbeiten unter hohem wirtschaftlichem Druck. Gleichzeitig werden Erlöse, Kosten und Liquiditätsverläufe häufig noch zu stark aus der Rückschau erklärt statt in ihrer voraussichtlichen Entwicklung aktiv gesteuert.

Monatsabschlüsse zeigen, was bereits passiert ist. Sie helfen aber nur eingeschränkt dabei, früh zu erkennen, wo Ergebnis, Budget und Cash in den kommenden Wochen und Monaten unter Druck geraten.

Steigende Personalkosten, schwankende Leistungsvolumina, Veränderungen im Fallmix, verzögerte Zahlungseingänge oder unerwartete Budgetabweichungen treffen häufig auf einen Forecast-Prozess, der zu manuell, zu langsam und fachlich zu wenig integriert ist. Dadurch werden Risiken spät sichtbar und Gegenmaßnahmen kommen oft erst, wenn wirtschaftlicher Schaden bereits entstanden ist.

Wirtschaftliche Entwicklungen früher steuerbar machen
Ein integrierter Rolling Forecast verbindet Finanz-, Leistungs-, Personal-, Forderungs- und Liquiditätsdaten in einer gemeinsamen Forecast-Basis. So werden Erlösentwicklung, Kostenverhalten, Leistungsdynamik und Cash-Wirkung nicht getrennt betrachtet, sondern in einem konsistenten Steuerungsmodell zusammengeführt.
Forecast-Logik vereinheitlichen
Erlöse, Leistung, Personalkosten, Sachkosten, Forderungen und Zahlungsströme werden in einer gemeinsamen Treiberlogik modelliert. Dadurch wird Forecasting konsistenter und nachvollziehbarer.
Ergebnisrisiken früher erkennen
Management und Controlling sehen früher, wo Volumen kippt, Kosten aus dem Korridor laufen, Budgetabweichungen entstehen oder Maßnahmen nicht die erwartete Wirkung entfalten.
Liquidität vorausschauend steuern
Forderungsentwicklung, Zahlungseingänge und Cash-Wirkung werden mit Leistungs- und Kostenentwicklung verbunden. Dadurch entsteht eine bessere Grundlage für Liquiditätssteuerung.
Standorte und Bereiche differenziert führen
Kritische Entwicklungen auf Standort-, Fachbereichs- oder Einrichtungsebene werden sichtbar, auch wenn das Gesamtbild zunächst stabil wirkt.
Manuelle Forecast-Runden reduzieren
Eine gemeinsame Daten- und KPI-Struktur senkt Abstimmungsaufwand, erhöht die Aussagekraft des Forecasts und schafft Raum für echte Abweichungsanalyse. KI kann Volumenprognosen, Muster in Budgetabweichungen und atypische Cash-Entwicklungen unterstützen.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling

Für Geschäftsführung, Controlling und operative Bereiche

Der Use Case eignet sich für Krankenhäuser, Klinikverbünde, MVZ und andere Gesundheitsorganisationen, die wirtschaftliche Risiken nicht erst im Monatsabschluss erkennen, sondern laufend und vorausschauend steuern wollen.

Besonders relevant ist er für Geschäftsführung, CFOs, Controlling, Finance, kaufmännische Leitung, Bereichsverantwortliche, Standortleitungen und Management. Er unterstützt dort, wo Budgets, Hochrechnungen, Finanzdaten, Leistungsdaten, Personaldaten und Liquiditätsinformationen verteilt vorliegen und eine durchgängige Forecast-Logik fehlt.

Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube